@mastersthesis{Pelzers2023,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Pelzers, Pascal},
  title     = {Entwicklung und Analyse eines Recommender Systems zur Unterst{\"u}tzung des Spielerscoutings am Beispiel der englischen Premier League},
  school    = {Institut f{\"u}r Informationswissenschaft der Technische Hochschule K{\"o}ln},
  pages     = {71},
  year      = {2023},
  abstract  = {Das Ziel in dieser Arbeit soll es sein ein Recommender System f{\"u}r den Fußball zu entwickeln, welches Vereine bei der Suche nach potenziellen neuen Spielern unterst{\"u}tzen soll. Um dieses System zu entwickeln bedarf es zun{\"a}chst einer Sichtung von m{\"o}glichen Datenquellen. Hierzu wird letztlich ein Webscraper verwendet um ben{\"o}tigte Daten von Spielern von der Seite fbref.com zu sammeln. F{\"u}r die Analyse der Daten wird das k-means Clustering verwendet, welches die Spieler innerhalb ihrer unterschiedlichen Spielstile einteilen soll. Zur Verbesserung der Clustering Ergebnisse werden die Spieler bereits zuvor in die Kategorien Verteidigung, Mittelfeld und Sturm unterteilt. Die gewonnenen Spielercluster werden in einem abschließenden Schritt mittels Faktorenanalyse miteinander verglichen und die Spieler erhalten innerhalb ihres Clusters eine Platzierung. Mit Hilfe dieser Platzierung soll es Vereinen erm{\"o}glicht werden, bereits erste Vorauswahlen treffen zu k{\"o}nnen.},
  subject      = {Fußball},
  language  = {de}
}